申请/专利权人：宁波数字孪生(东方理工)研究院

申请日：2023-11-08

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117953207A

主分类号：G06V10/26

分类号：G06V10/26;G06V10/40;G06V10/80;G06V10/82;G06T7/10;G06T7/00;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开

摘要：本发明公开了一种基于局部各向同性原理的图像分割方法，涉及图像处理技术领域，主要包括步骤：将目标图像切分为大小一致的图像块，并进行相邻图像块之间的弱相关性关联；通过各向同性全卷积模块对关联后的图像块进行深层语义特征的提取；通过可分离转置卷积模块对增强特征表示进行上采样，并通过空间镜像残差分支对上采样后的特征图进行有效特征的补充；通过不同参数的各向同性全卷积模块对补充后的特征图进行更高层语义特征的提取；通过逐点卷积和归一化指数函数对特征图中各像素点进行区别分类，并根据分类结果进行差异化标识。本发明通过可分离转置卷积和空间镜像残差，减少了信息损失，降低了参数需求量、改善了模型泛化能力。

主权项：1.一种基于局部各向同性原理的图像分割方法，其特征在于，包括步骤：S1：将目标图像切分为大小一致的图像块，并进行相邻图像块之间的弱相关性关联；S2：通过各向同性全卷积模块对关联后的图像块进行深层语义特征的提取；S3：通过高效通道注意力机制对深层语义特征表征进行校准以获得增强特征表示；S4：通过可分离转置卷积模块对增强特征表示进行上采样，并通过空间镜像残差分支对上采样后的特征图进行有效特征的补充；S5：通过不同参数的各向同性全卷积模块对补充后的特征图进行更高层语义特征的提取；S6：判断特征图的分别率是否恢复至与目标图像一致，若否，返回S4步骤，若是，进入S7步骤：S7：通过逐点卷积和归一化指数函数对特征图中各像素点进行区别分类，并根据分类结果进行差异化标识。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 宁波数字孪生(东方理工)研究院 一种基于局部各向同性原理的图像分割方法与系统

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